面试题：缓存设计之本地缓存与分布式缓存性能优化

Question

在高并发读写场景下，本地缓存和分布式缓存都可能遇到性能瓶颈。假设你负责一个电商商品详情页的缓存设计，既要保证缓存命中率，又要确保数据一致性，分别说明本地缓存和分布式缓存各自可能采取哪些优化策略来提升性能，并且对比它们在实现复杂度和效果上的差异。

Answer 1

本地缓存优化策略

1. 多级缓存：构建多级缓存结构，如先从最快的一级缓存（如 CPU 缓存）查找，未命中则到二级本地缓存（如 Guava Cache），以此提高命中率。
2. 缓存预加载：在系统启动或业务空闲时，提前将热门商品详情数据加载到本地缓存，避免高并发时大量缓存穿透。
3. 缓存过期策略优化：采用更灵活的过期策略，如根据商品热度动态调整过期时间，热门商品设置较长过期时间，冷门商品较短。

分布式缓存优化策略

1. 缓存分片：将商品详情数据按一定规则（如哈希取模）分布到多个缓存节点，减少单个节点压力，提高并发读写能力。
2. 读写分离：设置主从缓存，写操作主要在主缓存，读操作从多个从缓存获取数据，提高读性能。
3. 缓存更新策略：采用异步更新机制，如使用消息队列（MQ）来异步处理缓存更新，减少对主业务流程的影响。

实现复杂度对比

1. 本地缓存：实现相对简单，主要在单个应用内进行缓存管理，不需要额外的分布式协调机制，但需要处理好应用内缓存的一致性和资源管理。
2. 分布式缓存：实现复杂度较高，涉及分布式系统的一致性协议、节点通信、故障处理等，需要更专业的技术和运维能力。

效果对比

1. 本地缓存：由于数据在本地，访问速度极快，对于高并发读操作能有效降低响应时间，但数据一致性较难保证，特别是在多实例部署场景下。
2. 分布式缓存：能处理大规模的高并发读写，通过合理的架构设计能保证较高的数据一致性，但由于涉及网络通信，响应时间相对本地缓存会略长。